Почти все разработчики знают, что кэш процессора - это такая маленькая, но быстрая память, в которой хранятся данные из недавно посещённых областей памяти - определение краткое и довольно точное. Тем не менее, знание «скучных» подробностей относительно механизмов работы кэша необходимо для понимания факторов влияющих на производительность кода.
В этой статье мы рассмотрим ряд примеров иллюстрирующих различные особенности работы кэшей и их влияние на производительность. Примеры будут на C#, выбор языка и платформы не так сильно влияет на оценку производительности и конечные выводы. Естественно, в разумных пределах, если вы выберите язык, в котором чтение значения из массива равносильно обращению к хеш-таблице, никаких результатов пригодных к интерпретации вы не получите. Курсивом идут примечания переводчика.
Habracut - - -
Пример 1: доступ к памяти и производительность
Как вы думаете, насколько второй цикл быстрее первого?int arr = new int ;// первый
for (int i = 0; i < arr.Length; i++) arr[i] *= 3;// второй
for (int i = 0; i < arr.Length; i += 16) arr[i] *= 3;
Первый цикл умножает все значения массива на 3, второй цикл только каждое шестнадцатое значение. Второй цикл совершает только 6% работы первого цикла, но на современных машинах оба цикла выполняются примерно за равное время: 80 мс и 78 мс соответственно (на моей машине).
Разгадка проста - доступ к памяти. Скорость работы этих циклов в первую очередь определяется скоростью работы подсистемы памяти, а не скоростью целочисленного умножения. Как мы увидим в следующем примере, количество обращений к оперативной памяти одинаково и в первом и во втором случае.
Пример 2: влияние строк кэша
Копнём глубже - попробуем другие значения шага, не только 1 и 16:for (int i = 0; i < arr.Length; i += K /* шаг */ ) arr[i] *= 3;
Вот время работы этого цикла для различных значений шага K:
Обратите внимание, при значениях шага от 1 до 16 время работы практически не изменяется. Но при значениях больше 16, время работы уменьшается примерно вдвое каждый раз когда мы увеличиваем шаг в два раза. Это не означает, что цикл каким-то магическим образом начинает работать быстрее, просто количество итераций при этом так же уменьшается. Ключевой момент - одинаковое время работы при значениях шага от 1 до 16.
Причина этого в том, что современные процессоры осуществляют доступ к памяти не побайтно, а небольшими блоками, которые называют строками кэша. Обычно размер строки составляет 64 байта. Когда вы читаете какое-либо значение из памяти, в кэш попадает как минимум одна строка кэша. Последующий доступ к какому-либо значению из этой строки происходит очень быстро.
Из-за того, что 16 значений типа int занимают 64 байта, циклы с шагами от 1 до 16 обращаются к одинаковому количеству строк кэша, точнее говоря, ко всем строкам кэша массива. При шаге 32, обращение происходит к каждой второй строке, при шаге 64, к каждой четвёртой.
Понимание этого очень важно для некоторых способов оптимизации. От места расположения данных в памяти зависит число обращений к ней. Например, из-за невыровненных данных может потребоваться два обращения к оперативной памяти, вместо одного. Как мы выяснили выше, скорость работы при этом будет в два раза ниже.
Пример 3: размеры кэшей первого и второго уровня (L1 и L2)
Современные процессоры, как правило, имеют два или три уровня кэшей, обычно их называют L1, L2 и L3. Для того, чтобы узнать размеры кэшей различных уровней, можно воспользоваться утилитой CoreInfo или функцией Windows API GetLogicalProcessorInfo . Оба способа так же предоставляют информацию о размере строки кэша для каждого уровня.На моей машине CoreInfo сообщает о кэшах данных L1 объёмом по 32 Кбайт, кэшах инструкций L1 объёмом по 32 Кбайт и кэшах данных L2 объёмом по 4 Мбайт. Каждое ядро имеет свои персональные кэши L1, кэши L2 общие для каждой пары ядер:
Logical Processor to Cache Map:
*--- Data Cache 0, Level 1, 32 KB, Assoc 8, LineSize 64
*--- Instruction Cache 0, Level 1, 32 KB, Assoc 8, LineSize 64
-*-- Data Cache 1, Level 1, 32 KB, Assoc 8, LineSize 64
-*-- Instruction Cache 1, Level 1, 32 KB, Assoc 8, LineSize 64
**-- Unified Cache 0, Level 2, 4 MB, Assoc 16, LineSize 64
--*- Data Cache 2, Level 1, 32 KB, Assoc 8, LineSize 64
--*- Instruction Cache 2, Level 1, 32 KB, Assoc 8, LineSize 64
---* Data Cache 3, Level 1, 32 KB, Assoc 8, LineSize 64
---* Instruction Cache 3, Level 1, 32 KB, Assoc 8, LineSize 64
--** Unified Cache 1, Level 2, 4 MB, Assoc 16, LineSize 64
Проверим эту информацию экспериментально. Для этого, пройдёмся по нашему массиву инкрементируя каждое 16-ое значение - простой способ изменить данные в каждой строке кэша. При достижении конца, возвращаемся к началу. Проверим различные размеры массива, мы должны увидеть падение производительности когда массив перестаёт помещаться в кэши разных уровней.
Код такой:
int steps = 64 * 1024 * 1024; // количество итераций
int lengthMod = arr.Length - 1; // размер массива -- степень двойкиfor (int i = 0; i < steps; i++)
{
// x & lengthMod = x % arr.Length, ибо степени двойки
arr[(i * 16) & lengthMod]++;
}
Результаты тестов:
На моей машине заметны падения производительности после 32 Кбайт и 4 Мбайт - это и есть размеры кэшей L1 и L2.
Пример 4: параллелизм инструкций
Теперь давайте взглянем на кое-что другое. По вашему мнению, какой из этих двух циклов выполнится быстрее?int steps = 256 * 1024 * 1024;
int a = new int ;// первый
for (int i = 0; i < steps; i++) { a++; a++; }// второй
for (int i = 0; i < steps; i++) { a++; a++; }
Оказывается, второй цикл выполняется почти в два раза быстрее, по крайней мере, на всех протестированных мной машинах. Почему? Потому, что команды внутри циклов имеют разные зависимости по данным. Команды первого имеют следующую цепочку зависимостей:
Во втором цикле зависимости такие:
Функциональные части современных процессоров способны выполнять определённое число некоторых операций одновременно, как правило, не очень большое число. Например, возможен параллельный доступ к данным из кэша L1 по двум адресам, так же возможно одновременное выполнение двух простых арифметических команд. В первом цикле процессор не может задействовать эти возможности, но может во втором.
Пример 5: ассоциативность кэша
Один из ключевых вопросов, на который необходимо дать ответ при проектировании кэша - могут ли данные из определённой области памяти храниться в любых ячейках кэша или только в некоторых из них. Три возможных решения:- Кэш прямого отображения , данные каждой строки кэша в оперативной памяти хранятся только в одной заранее определённой ячейке кэша. Простейший способ вычисления отображения: индекс_строки_в_памяти % количество_ячеек_кэша. Две строки, отображённые на одну и ту же ячейку, не могут находится в кэше одновременно.
- N-входовый частично-ассоциативный кэш , каждая строка может храниться в N различных ячейках кэша. Например, в 16-входовом кэше строка может храниться в одной из 16-ти ячеек составляющих группу. Обычно, строки с равными младшими битами индексов разделяют одну группу.
- Полностью ассоциативный кэш , любая строка может быть сохранена в любую ячейку кэша. Решение эквивалентно хеш-таблице по своему поведению.
К примеру, на моей машине кэш L2 размером в 4 Мбайт является 16-входовым частично-ассоциативным кэшем. Вся оперативная память разделена на множества строк по младшим битам их индексов, строки из каждого множества соревнуются за одну группу из 16 ячеек кэша L2.
Так как кэш L2 имеет 65 536 ячеек (4 * 2 20 / 64) и каждая группа состоит из 16 ячеек, всего мы имеем 4 096 групп. Таким образом, младшие 12 битов индекса строки определяют к какой группе относится эта строка (2 12 = 4 096). В результате, строки с адресами кратными 262 144 (4 096 * 64) разделяют одну и ту же группу из 16-ти ячеек и соревнуются за место в ней.
Чтобы эффекты ассоциативности проявили себя, нам необходимо постоянно обращаться к большому количеству строк из одной группы, например, используя следующий код:
public static long UpdateEveryKthByte(byte arr, int K)
{
const int rep = 1024 * 1024; // количество итерацийStopwatch sw = Stopwatch.StartNew();
int p = 0;
for (int i = 0; i < rep; i++)
{
arr[p]++;P += K; if (p >= arr.Length) p = 0;
}Sw.Stop();
return sw.ElapsedMilliseconds;
}
Метод инкрементирует каждый K-ый элемент массива. По достижении конца, начинаем заново. После довольно большого количества итераций (2 20), останавливаемся. Я сделал прогоны для различных размеров массива и значений шага K. Результаты (синий - большое время работы, белый - маленькое):
Синим областям соответствуют те случаи, когда при постоянном изменении данных кэш не в состоянии вместить все требуемые данные одновременно . Яркий синий цвет говорит о времени работы порядка 80 мс, почти белый - 10 мс.
Разберёмся с синими областями:
- Почему появляются вертикальные линии?
Вертикальные линии соответствуют значениям шага при которых осуществляется доступ к слишком большому числу строк (больше 16-ти) из одной группы. Для таких значений, 16-входовый кэш моей машины не может вместить все необходимые данные.
Некоторые из плохих значений шага - степени двойки: 256 и 512. Для примера рассмотрим шаг 512 и массив в 8 Мбайт. При этом шаге, в массиве имеются 32 участка (8 * 2 20 / 262 144), которые ведут борьбу друг с другом за ячейки в 512-ти группах кэша (262 144 / 512). Участка 32, а ячеек в кэше под каждую группу только 16, поэтому места на всех не хватает.
Другие значения шага, не являющиеся степенями двойки, просто невезучие, что вызывает большое количество обращений к одинаковым группам кэша, а так же приводит к появлению вертикальных синих линий на рисунке. На этом месте любителям теории чисел предлагается задуматься.
- Почему вертикальные линии обрываются на границе в 4 Мбайт? При размере массива в 4 Мбайт или меньше, 16-входовый кэш ведёт себя так же как и полностью ассоциативный, то есть может вместить все данные массива без конфликтов. Имеется не более 16-ти областей ведущих борьбу за одну группу кэша (262 144 * 16 = 4 * 2 20 = 4 Мбайт).
- Почему слева вверху находится большой синий треугольник?
Потому, что при маленьком шаге и большом массиве кэш не в состоянии уместить все необходимые данные. Степень ассоциативности кэша играет тут второстепенную роль, ограничение связано с размером кэша L2.
Например, при размере массива в 16 Мбайт и шаге 128, мы обращаемся к каждому 128-му байту, таким образом, модифицируя каждую вторую строку кэша массива. Чтобы сохранить каждую вторую строку в кэше, необходим его объём в 8 Мбайт, но на моей машине есть только 4 Мбайт.
Даже если бы кэш был полностью ассоциативным, это не позволило бы сохранить в нём 8 Мбайт данных. Заметьте, что в уже рассмотренном примере с шагом 512 и размером массива 8 Мбайт, нам необходим только 1 Мбайт кэша, чтобы сохранить все нужные данные, но это невозможно сделать из-за недостаточной ассоциативности кэша.
- Почему левая сторона треугольника постепенно набирает свою интенсивность?
Максимум интенсивности приходится на значение шага в 64 байта, что равно размеру строки кэша. Как мы увидели в первом и во втором примере, последовательный доступ к одной и той же строке практически ничего не стоит. Скажем, при шаге в 16 байт, мы имеем четыре обращения к памяти по цене одного.
Так как количество итераций равно в нашем тесте при любом значении шага, то более дешёвый шаг в результате даёт меньшее время работы.
Ассоциативность кэша - интересная штука, которая может проявить себя при определённых условиях. В отличие от остальных рассмотренных в этой статье проблем, она не является настолько серьёзной. Определённо, это не то, что требует постоянного внимания при написании программ.
Пример 6: ложное разделение кэша
На многоядерных машинах можно столкнуться с другой проблемой - согласование кэшей. Ядра процессора имеют частично или полностью раздельные кэши. На моей машине кэши L1 раздельны (как и обычно), так же имеются два кэша L2, общие для каждой пары ядер. Детали могут различаться, но в целом современные многоядерные процессоры имеют многоуровневые иерархические кэши. Причём самые быстрые, но и самые маленькие кэши, принадлежат индивидуальным ядрам.Когда одно из ядер модифицирует значение в своём кэше, другие ядра больше не могут использовать старое значение. Значение в кэшах других ядер должно быть обновлено. Более того, должна быть обновлена полностью вся строка кэша , так как кэши оперируют данными на уровне строк.
Продемонстрируем эту проблему на следующем коде:
private static int s_counter = new int ;private void UpdateCounter(int position)
{
for (int j = 0; j < 100000000; j++)
{
s_counter = s_counter + 3;
}
}
Если на своей четырёхядерной машине я вызову этот метод с параметрами 0, 1, 2, 3 одновременно из четырёх потоков, то время работы составит 4.3 секунды . Но если я вызову метод с параметрами 16, 32, 48, 64, то время работы составит только 0.28 секунды .
Почему? В первом случае, все четыре значения, обрабатываемые потоками в каждый момент времени, с большой вероятностью попадают в одну строку кэша. Каждый раз когда одно ядро увеличивает очередное значение, оно помечает ячейки кэша, содержащие это значение в других ядрах, как невалидные. После этой операции, все остальные ядра должны будут закэшировать строку заново. Это делает механизм кэширования неработоспособным, убивая производительность.
Пример 7: сложность железа
Даже теперь, когда принципы работы кэшей для вас не секрет, железо по-прежнему будет преподносить вам сюрпризы. Процессоры отличаются друг от друга методами оптимизации, эвристиками и прочими тонкостями реализации.Кэш L1 некоторых процессоров может осуществлять параллельный доступ к двум ячейкам, если они относятся к разным группам, но если они относятся к одной, только последовательно. Насколько мне известно, некоторые даже могут осуществлять параллельный доступ к разным четвертинкам одной ячейки.
Процессоры могут удивить вас хитрыми оптимизациями. Например, код из предыдущего примера про ложное разделение кэша не работает на моём домашнем компьютере так, как задумывалось - в простейших случаях процессор может оптимизировать работу и уменьшить негативные эффекты. Если код немного модифицировать, всё встаёт на свои места.
Вот другой пример странных причуд железа:
private static int A, B, C, D, E, F, G;private static void Weirdness()
{
for (int i = 0; i < 200000000; i++)
{
<какой-то код>
}
}
Если вместо <какой-то код> подставить три разных варианта, можно получить следующие результаты:
Инкрементирование полей A, B, C, D занимает больше времени, чем инкрементирование полей A, C, E, G. Что ещё страннее, инкрементирование полей A и C занимает больше времени, чем полей A, C и E, G. Не знаю точно каковы причины этого, но возможно они связаны с банками памяти (да-да, с обычными трёхлитровыми сберегательными банками памяти, а не то, что вы подумали ). Имеющих соображения на этот счёт, прошу высказываться в комментариях.
У меня на машине вышеописанного не наблюдается, тем не менее, иногда бывают аномально плохие результаты - скорее всего, планировщик задач вносит свои «коррективы».
Из этого примера можно вынести следующий урок: очень сложно полностью предсказать поведение железа. Да, можно предсказать многое, но необходимо постоянно подтверждать свои предсказания с помощью измерений и тестирования.
Заключение
Надеюсь, что всё рассмотренное помогло вам понять устройство кэшей процессоров. Теперь вы можете использовать полученные знания на практике для оптимизации своего кода.Кэш — память (кеш , cash , буфер — eng.) — применяется в цифровых устройствах, как высокоскоростной буфер обмена. Кэш память можно встретить на таких устройствах компьютера как , процессоры, сетевые карты, приводы компакт дисков и многих других.
Принцип работы и архитектура кэша могут сильно отличаться.
К примеру, кэш может служить как обычный буфер обмена . Устройство обрабатывает данные и передаёт их в высокоскоростной буфер, где контроллёр передаёт данные на интерфейс. Предназначен такой кэш для предотвращения ошибок, аппаратной проверки данных на целостность, либо для кодировки сигнала от устройства в понятный сигнал для интерфейса, без задержек. Такая система применяется например в CD/DVD приводах компакт дисков.
В другом случае, кэш может служить для хранения часто используемого кода и тем самым ускорения обработки данных. То есть, устройству не нужно снова вычислять или искать данные, что заняло бы гораздо больше времени, чем чтение их из кэш-а. В данном случае очень большую роль играет размер и скорость кэш-а.
Такая архитектура чаще всего встречается на жёстких дисках, и центральных процессорах (CPU ).
При работе устройств, в кэш могут загружаться специальные прошивки или программы диспетчеры, которые работали бы медленней с ПЗУ (постоянное запоминающее устройство).
Большинство современных устройство, используют смешанный тип кэша , который может служить как буфером обмена, как и для хранения часто используемого кода.
Существует несколько очень важных функций, реализуемых для кэша процессоров и видео чипов.
Объединение исполнительных блоков . В центральных процессорах и видео процессорах часто используется быстрый общий кэш между ядрами. Соответственно, если одно ядро обработало информацию и она находится в кэше, а поступает команда на такую же операцию, либо на работу с этими данными, то данные не будут снова обрабатываться процессором, а будут взяты из кэша для дальнейшей обработки. Ядро будет разгружено для обработки других данных. Это значительно увеличивает производительность в однотипных, но сложных вычислениях, особенно если кэш имеет большой объём и скорость.
Общий кэш , также позволяет ядрам работать с ним напрямую, минуя медленную .
Кэш для инструкций. Существует либо общий очень быстрый кэш первого уровня для инструкций и других операций, либо специально выделенный под них. Чем больше в процессоре заложенных инструкций, тем больший кэш для инструкций ему требуется. Это уменьшает задержки памяти и позволяет блоку инструкций функционировать практически независимо.При его заполнении, блок инструкций начинает периодически простаивать, что замедляет скорость вычисления.
Другие функции и особенности .
Примечательно, что в CPU (центральных процессорах), применяется аппаратная коррекция ошибок (ECC ), потому как небольшая ошибочка в кэше, может привести к одной сплошной ошибке при дальнейшей обработке этих данных.
В CPU и GPU существует иерархия кэш памяти , которая позволяет разделять данные для отдельных ядер и общие. Хотя почти все данные из кэша второго уровня, всё равно копируются в третий, общий уровень, но не всегда. Первый уровень кеша — самый быстрый, а каждый последующий всё медленней, но больше по размеру.
Для процессоров, нормальным считается три и менее уровней кэша. Это позволяет добиться сбалансированности между скоростью, размером кэша и тепловыделением. В видеопроцессорах сложно встретить более двух уровней кэша.
Размер кэша, влияние на производительность и другие характеристики .
Естественно, чем больше кэш , тем больше данных он может хранить и обрабатывать, но тут есть серьёзная проблема.
Большой кеш — это большой бюджет . В серверных процессорах (CPU ), кэш может использовать до 80% транзисторного бюджета. Во первых, это сказывается на конечной стоимости, а во вторых увеличивается энергопотребление и тепловыделение, которое не сопоставимо с увеличенной на несколько процентов производительностью.
Что такое кэш процессора?
Кэш – это часть памяти, которая обеспечивает максимальную скорость доступа и ускоряет скорость вычисления. Он хранит в себе части данных, которые процессор запрашивает наиболее часто, так что процессору нет необходимости постоянно за ними обращаться к памяти системы.
Как вы знаете, – это часть оборудования компьютера, которая характеризуется наиболее медленными скоростями обмена данными. Если процессору понадобится какая-то информация, он отправляется за ней к оперативной памяти по одноимённой шине. Получив от процессора запрос, та начинает копаться в своих анналах в поисках нужных процессору данных. По получению ОЗУ пересылает их обратно в процессор по той же шине памяти. Такой круг для обмена данными всегда был длинноват. Потому производители и решили, что можно было бы позволить процессору хранить данные где-нибудь поблизости. Принцип работы кэша основан на простой идее.
Представьте, что память – это школьная библиотека. Ученик подходит к работнику за книжкой, та отправляется к полкам, ищет её, возвращается к студенту, должным образом оформляет и приступает к следующему ученику. В конце дня он повторяет ту же операцию, когда книги ей возвращают. Вот так работает процессор без кэша.
Зачем же нужен кэш процессору?
А теперь представьте, что библиотекарю надоело постоянно носиться туда-сюда с книгами, которые постоянно у неё требуют из года в год, изо дня в день. Он обзавёлся большой тумбой, где хранит наиболее часто запрашиваемые книги и учебники. Остальные, что положены, конечно, так и продолжают храниться на прежних полках. Но эти – всегда под рукой. Сколько же времени он сэкономил этой тумбой и себе, и остальным. Это и есть кэш.
Значит, кэш умеет сохранять только самые требуемые данные?
Да. Но он может большее. Например, уже сохраняя в себе часто требуемые данные, он способен оценить (с помощью процессора) ситуацию и затребовать информацию, которая вот-вот понадобиться. Так, клиент видео проката, затребовавший фильм «Крепкий орешек» с первой частью, скорее всего, попросит вторую. А вот она! Также и с кэшем процессора. Обращаясь к ОЗУ и сохраняя определённые данные, он извлекает и данные из соседних ячеек памяти. Такие куски данных получили название строка кэша.
Что такое двухуровневый кэш?
Современный процессор имеет два уровня. Соответственно, первый и второй. Обозначаются литерой L от английского Level. Первый – L1 – более быстрый, но по объёму невелик. Второй – L2 – чуть больше, но медленнее, но быстрее, нежели оперативная память. Кэш первого уровня делится на кэш инструкций и кэш данных. Кэш инструкций хранит в себе тех их набор, которые необходимы процессору для расчётов. Тогда как в кэше данных сохраняются величины или значения, необходимые для текущего вычисления. А кэш второго уровня используется для подгрузки данных из оперативной памяти компьютера. Принцип работы уровней кэша также можно объяснить с помощью примера школьной библиотеки. Так, заполнив купленную тумбу, библиотекарь понимает, что её уже не хватает на книги, ради которых постоянно приходится бегать по залу. Но список таких книг окончательно оформлен, и нужно купить такую же тумбу. Первую он выбрасывать не стал – жалко – и просто докупил вторую. И теперь, по мере заполняемости первой, библиотекарь начинает заполнять вторую, которая вступает в дело, когда первая заполнена, но нужные книги в неё не поместились. С уровнями кэша то же самое. И по мере развития микропроцессорной техники уровни кэша процессора растут в своих объёмах.
Кэш будет продолжать расти?
Вряд ли. Погоня за частотой процессора тоже продолжалась недолго, и производители нашли другие пути увеличения мощности. Также и с кэшем. Говоря конкретно, объём и количество уровней бесконечно раздувать нельзя. Кэш не должен превращаться в ещё одну планку оперативной памяти с медленной скоростью доступа к ней или превращать размеры процессора до уровня в половину материнской платы. Ведь скорость доступа к данным – это, прежде всего, энергопотребление и затрата производительности самого процессора. Также стали учащаться промахи кэша (в противоположность к попаданию кэша), когда процессор обращается к кэшированной памяти за данными, которых там не оказывается. Данные в кэше постоянно обновляются, используя различные алгоритмы, чтобы вероятность попадания кэша усилить.
Прочитано: 644
Ч то является самым грязным местом на компьютере? Думаете, корзина? Папки пользователя? Система охлаждения? Не угадали! Самое грязное место – это кэш! Ведь его постоянно приходится чистить!
На самом деле кэшей на компьютере много, и служат они не свалкой отходов, а ускорителями оборудования и приложений. Откуда же у них репутация «системного мусоропровода»? Давайте разберемся, что такое кэш, каким он бывает, как работает и почему время от времени .
Понятие и виды кэш-памяти
К эшем или кэш-памятью называют специальное хранилище часто используемых данных, доступ к которому осуществляется в десятки, сотни и тысячи раз быстрее, чем к оперативной памяти или другому носителю информации.Собственная кэш-память есть у приложений (веб-браузеров, аудио- и видеоплееров, редакторов баз данных и т. д.), компонентов операционных систем (кэш эскизов, DNS-кэш) и оборудования (cache L1-L3 центрального процессора, фреймбуфер графического чипа, буферы накопителей). Реализована она по-разному – программно и аппаратно.
- Кеш программ – это просто отдельная папка или файл, куда загружаются, например, картинки, меню, скрипты, мультимедийный контент и прочее содержимое посещенных сайтов. Именно в такую папку в первую очередь «ныряет» браузер, когда вы открываете веб-страницу повторно. Подкачка части контента из локального хранилища ускоряет ее загрузку и .
- В накопителях (в частности, жестких дисках) кэш представляет собой отдельный чип RAM емкостью 1-256 Mb, расположенный на плате электроники. В него поступает информация, считанная с магнитного слоя и пока не загруженная в оперативную память, а также данные, которые чаще всего запрашивает операционная система.
- Современный центральный процессор содержит 2-3 основных уровня кеш-памяти (ее также называют сверхоперативной памятью), размещенных в виде аппаратных модулей на одном с ним кристалле. Самым быстрым и наименьшим по объему (32-64 Kb) является cache Level 1 (L1) – он работает на той же частоте, что и процессор. L2 занимает среднее положение по скорости и емкости (от 128 Kb до 12 Mb). А L3 – самый медленный и объемный (до 40 Mb), на некоторых моделях отсутствует. Скорость L3 является низкой лишь относительно его более быстрых собратьев, но и он в сотни раз шустрее самой производительной оперативки.
Сверхоперативная память процессора применяется для хранения постоянно используемых данных, перекачанных из ОЗУ, и инструкций машинного кода. Чем ее больше, тем процессор быстрее.
Сегодня три уровня кеширования – уже не предел. С появлением архитектуры Sandy Bridge корпорация Intel реализовала в своей продукции дополнительный cache L0 (предназначенный для хранения расшифрованных микрокоманд). А наиболее высокопроизводительные ЦП имеют и кэш четвертого уровня, выполненный в виде отдельной микросхемы.
Схематично взаимодействие уровней cache L0-L3 выглядит так (на примере Intel Xeon):
Человеческим языком о том, как всё это работает
Ч тобы было понятно, как функционирует кэш-память, представим человека, работающего за письменным столом. Папки и документы, которые он использует постоянно, лежат на столе (в кэш-памяти ). Для доступа к ним достаточно протянуть руку.
Бумаги, которые нужны ему реже, хранятся недалеко на полках (в оперативной памяти ). Чтобы их достать, нужно встать и пройти несколько метров. А то, с чем человек в настоящее время не работает, сдано в архив (записано на жесткий диск ).
Чем шире стол, тем больше документов на нем поместится, а значит, работник сможет получить быстрый доступ к большему объему информации (чем емкость кэша больше, тем в теории быстрее работает программа или устройство ).
Иногда он допускает ошибки – хранит на столе бумаги, в которых содержатся неверные сведения, и использует их в работе. В результате качество его труда снижается (ошибки в кэше приводят к сбоям в работе программ и оборудования ). Чтобы исправить ситуацию, работник должен выбросить документы с ошибками и положить на их место правильные (очистить кэш-память ).
Стол имеет ограниченную площадь (кэш-память имеет ограниченный объем ). Иногда ее можно расширить, например, придвинув второй стол, а иногда нельзя (объем кэша можно увеличить, если такая возможность предусмотрена программой; кэш оборудования изменить нельзя, так как он реализован аппаратно ).
Другой способ ускорить доступ к большему объему документов, чем вмещает стол – найти помощника, который будет подавать работнику бумаги с полки (операционная система может выделить часть неиспользуемой оперативной памяти для кэширования данных устройств ). Но это всё равно медленнее, чем брать их со стола.
Документы, лежащие под рукой, должны быть актуальны для текущих задач. За этим обязан следить сам работник. Наводить порядок в бумагах нужно регулярно (вытеснение неактуальных данных из кэш-памяти ложится «на плечи» приложений, которые ее используют; некоторые программы имеют функцию автоматической очистки кэша ).
Если сотрудник забывает поддерживать порядок на рабочем месте и следить за актуальностью документации, он может нарисовать себе график уборки стола и использовать его, как напоминание. В крайнем случае – поручить это помощнику (если зависимое от кэш-памяти приложение стало работать медленнее или часто загружает неактуальные данные, используйте средства очистки кэша по расписанию или раз в несколько дней проводите эту манипуляцию вручную ).
С «функциями кэширования» мы на самом деле сталкиваемся повсеместно. Это и покупка продуктов впрок, и различные действия, которые мы совершаем мимоходом, заодно и т. д. По сути, это всё то, что избавляет нас от лишней суеты и ненужных телодвижений, упорядочивает быт и облегчает труд. То же самое делает и компьютер. Словом, если бы не было кэша, он бы работал в сотни и тысячи раз медленнее. И нам бы вряд ли это понравилось.
Что такое кэш, зачем он нужен и как работает обновлено: Февраль 25, 2017 автором: Johnny Mnemonic
Что такое кэш память процессора
Выполняет примерно ту же функцию, что и оперативная память . Только кэш - это память встроенная в процессор . Кэш-память используется процессором для хранения информации. В ней буферизируются самые часто используемые данные, за счет чего, время очередного обращения к ним значительно сокращается. Если емкость оперативной памяти на новых компьютерах от 1 Гб, то кэш у них около 2-8 Мб. Как видите, разница в объеме памяти ощутимая. Но даже этого объема вполне хватает, чтобы обеспечить нормальное быстродействие всей системы. Сейчас распространены процессоры с двумя уровнями кэш-памяти: L1 (первый уровень) и L2 (второй). Кэш первого уровня намного меньше кэша второго уровня, он обычно около 128 Кб. Используется он для хранения инструкций. А вот второй уровень используется для хранения данных, поэтому он больше. Кэш второго уровня сейчас у большинства процессоров общий. Но не у всех, вот например у AMD Athlon 64 X 2 у каждого ядра по своему кэшу L2. Кампания AMD обещает в скором времени предоставить процессор AMD Phenom с четырьмя ядрами и тремя уровнями кэш-памяти.
Программный кэш
Кэш процессора часто путают с программным кэшем. Это совершенно разные вещи, хотя и выполняют схожую функцию. Кэш процессора это микросхема, встроенная в процессор , которая помогает ему быстро обрабатывать информацию. Программный кэш - это папка или какой-нибудь файл на жестком диске, где какая -то программа хранит нужную ей информацию. Рассмотрим на примере: Вы загрузили мой сайт, шапка сайта (картинка, находящаяся в самом верху) и остальные рисунки сохранились кэше вашего браузера. Если вы вернетесь сюда, например, завтра, то картинки уже будут грузиться не из интернета, а из кэша вашего компьютера, что экономит ваши деньги. Если у вас браузер Opera, то папка с изображениями которые вы загружали находится по адресу.
